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搜索资源列表

  1. hands on machine learning on google cloud platform

  2. Machine Learning on Google Cloud Platform: A hands-on guide to implementing smart and efficient analytics using Cloud ML engine Unleash Google's Cloud Platform to build, train and optimize machine learning models Key Features Get well versed in Goog

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-11
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：mengweilil

  1. Tensorflow-Josh 特别详细版本.pdf

  2. 本文档中主要详细描述了在TensorFlow实现的一些算法、图操作、以及一些练习题cd tensorflow-workshop; git pull TensorFlow o Fast flexible, and scalable open-source machine learning library For research and production o Runs on cpu, gpu android. ios Raspberry p TensorFlow ● Apache20 li

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：baidu_27490831

  1. tensorboard-1.12.2-py3-none-any.whl

  2. TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-06
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：TracelessLe

  1. 机器学习-12. TensorBoard可视化

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：351mb
    • 提供者：suolong123

  1. (12) tensorboard

  2. 文章目录1.介绍2.使用2.1 显示程序的图，并用with tf.name_scope(‘name’)语句使图更简单易懂，下面程序作为例子2.2 查看运行时图的数据，权重、偏置、损失值、准确率等值在迭代过程中的显示2.3 分类过程可视化 1.介绍 TensorBoard是Tensorflow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用程序套件。在众多机器学习库中，Tensorflow是目前唯一自带可视化工具的库。它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：weixin_38701312

  1. tf2-源码

  2. 设置说明 从2021年2月开始，为了在GeForce GTX 1660 Ti上运行，应将TF 2.4.1配置为使用与CUDA兼容的库，如下所示： Python 3.8（TF没有为Python 3.9发行任何东西） CUDA版本10.2（推荐-11岁以上） cuDNN版本8.1（对于所有相关的CUDA版本） CUPTI：根据 （2020年12月1日）：“将cupti64_2020.1.1.dll复制到cupti64_110.dll以在Windows上使用探查器。我们将针对TF 2.5修复此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42134554

  1. tensorflow_qrnn：TensorFlow的QRNN实现-源码

  2. Tensorflow QRNN TensorFlow的QRNN实现。 实现参考下面的博客。 依存关系 TensorFlow：0.12.0 scikit-learn：0.18.1（用于工作检查） 怎么跑 向前测试 要确认正向传播，请运行以下脚本。 python test_tf_qrnn_forward.py 工作检查 要确认QRNN与基准（LSTM）的性能比较，请运行以下脚本。 数据集是。 python test_tf_qrnn_work.py 您可以通过查看计算结果。 例如。 ten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_42099116

  1. jupyter笔记本：Jupyter笔记本和其他-源码

  2. 布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. tensorflow-cmake：C，C ++，Go和Python中的TensorFlow示例，没有bazel，但带有cmake和FindTensorFlow.cmake-源码

  2. TensorFlow CMake / C ++集合 查看官方文档：您看到了什么？ 普通票价？ 现在，猜测一下：这是一个没有bazel的区域。 我们在这里使用CMake！ 该集合包含可靠且简单的示例，可在C，C ++，Go和Python中使用TensorFlow：加载预训练的模型或编译带有或不带有CUDA的自定义操作。 所有构建均已针对最新的稳定TensorFlow版本进行了测试，并依赖于带有自定义CMake。 该cmake文件包含特定TF版本中的错误的常见解决方法。 TensorFlow

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：654kb
    • 提供者：weixin_42127748

  1. crnn_ctc-centerloss:ctcloss + centerloss crnn文本识别-源码

  2. crnn_ctc-centerloss 2020.12.27更新 使用最后一层全连接层输入的功能作为处理对象，即缩小这一功能的类内距离 实现功能和标签的对齐，主要解决了预测重复，预测漏字时的对齐问题（需要tf1.15） 增加对关键指标的计算和追踪，训练过程更直观，方便debug（需要tf1.15） 中心之间的距离 字符距离自己中心，形近字中心的距离 经过训练，字符距离差增大，预测置信度和距离差拥有一定相关性 增加feature的可视化，使用tensorboard的嵌入投影仪，方便调试 # 生成

  3. 所属分类：其它